🛠 AI 并未发明劣质内容，只是让其无限化

AI 生成的“劣质内容”并非新现象，它只是放大了历史上每次创作成本下降时的副作用。对工程师而言，核心挑战不再是生成更多代码，而是如何在无限输出中甄别真正有价值的部分。

🔧 能干啥
• 识别历史模式：从印刷机到廉价相机再到 GitHub，每一次创作门槛降低都带来大量平庸产物（Sturgeon's Law：90% 都是糟粕）
• 点明系统激励问题：管道奖励频率而非意义——快速合并、追逐指标、关闭工单，AI 恰好适配这套无尽产出需求
• 重塑工程价值：Copilot 能生成工作代码但不等于工程师；真正的工程是选择、克制和问责——知道哪一行不该存在
• 未来核心技能：审查（review）从边缘工作变为中心，工程师成为“无限编辑”，负责在代码洪流中做抉择并承担后果

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